미래 지향적인 AI 자동화 테스트 도구

​역자 | Chen Jun

리뷰어 | Sun Shujuan

최근 몇 년 동안 자동화된 테스트가 대대적인 반복을 거쳤습니다. 이는 QA 팀이 인적 오류의 가능성을 크게 줄이는 데 도움이 됩니다. 자동화된 테스트에 사용할 수 있는 도구는 많지만 올바른 도구는 항상 자동화된 테스트의 성공이나 실패를 결정하는 열쇠였습니다. 동시에 다양한 분야에서 인공 지능, 기계 학습 및 신경망이 널리 사용됨에 따라 인공 지능에 대한 자동화된 테스트에는 반복 작업을 수행하기 위한 적절한 도구가 필요합니다. 이를 통해 프로젝트 팀의 귀중한 시간을 절약하고 보다 정확한 작업을 수행할 수 있습니다. 복잡하고 중요한 작업. 아래에서는 미래 지향적인 AI 자동화 테스트 도구에 대해 심도있게 논의하겠습니다.

인공 지능(AI) 자동화 테스트란 무엇입니까?

AI 자동화 테스트는 기존 소프트웨어 자동화 테스트 도구가 인공 지능과 기계 학습을 활용하여 향상된 결과를 생성하고 자동화 테스트에서 직면하는 다양한 문제를 제거한다는 의미입니다.

AI 자동화 테스트는 제품 수명 주기를 가속화하고 조직의 수익을 높이는 데 도움이 될 수 있지만 아직 초기 단계이며 다양한 시나리오에서 구체적이고 독립적인 자동화 테스트 요구 사항을 충족하려면 지속적인 개선이 필요합니다.

인공지능은 자동화된 테스트를 어떻게 지원하나요?

일반적으로 테스터는 수천 개의 테스트 사례를 유지하고 수정해야 합니다. AI 자동화 테스트 도구는 반복적인 작업 처리, 의사결정에 필요한 관련 데이터 생성, 개발 라이프사이클 초기 단계에서 발견된 문제 감지 및 수정을 통해 투명성을 제공하는 기반으로 자동화 테스트를 원활하게 가속화할 수 있습니다. 동시에 AI는 자동화된 테스트 스위트를 유지하고 단위, UI 및 API 테스트를 단순화하는 데도 도움이 됩니다. 따라서 다음과 같은 특징을 요약할 수 있습니다.

• AI 테스트 도구는 오류를 초기 단계에서 감지하고 수정할 수 있습니다. 애플리케이션에서 변경해야 하는 영역의 경우 AI는 지능형 기술을 사용하여 스크립트를 동적으로 수정하여 테스터의 테스트 케이스 유지 작업을 덜어줍니다.
• AI 자동화 도구는 프로세스의 효율성과 투명성을 향상시키는 데 도움이 됩니다.
• 이러한 도구는 더 높은 정확도와 속도로 테스트의 출력 품질을 향상시킬 수도 있습니다.

일반적으로 AI는 자동화된 테스트를 승인, 실행 및 유지하는 데 도움을 주며 관련 데이터를 미리 생성하여 결정을 내리고 오류를 감지 및 수정함으로써 QA 프로세스의 효율성을 향상시킵니다.

소프트웨어 자동화 테스트에서 인공지능의 장점

AI는 증폭 메커니즘을 통해 테스트 기능의 범위를 강화하고 테스트 장비의 작동 방식을 바꿀 수 있습니다. 기존 방법과 비교할 때 AI 기반 자동화 테스트는 너무 많은 수동 개입 없이 인간과 같은 다양하고 복잡한 문제를 학습, 조정, 실행, 개선 및 결정할 수 있습니다. 테스트 효율성을 개선하고 자동화된 테스트 문제를 극복하는 데 있어 AI가 가져온 변화는 혁신적입니다. 그들은 주로 다음과 같은 문제점을 목표로 합니다.

전문 지식의 한계

과거에는 일부 오픈 소스 도구와 부적절한 자동화 테스트 도구에서 테스터가 자동화 테스트 스위트를 만들기 위해 평균 이상의 테스트 기술을 요구하는 경우가 많았습니다. 그러나 실제로 모든 테스터가 프로젝트에 필요한 프로그래밍 기술과 배경 지식을 갖춘 것은 아닙니다.

지속적인 유지 관리

자동 테스트 스위트는 해당 제품에 대한 패치와 새로운 기능으로 정기적으로 업데이트되어야 합니다. 고급 자동화 테스트 도구를 사용하더라도 지속적인 유지 관리는 불가피합니다. 예: 테스트 사례 리팩토링은 일반적인 UI 자동화 문제입니다. 제작 및 테스트 후 며칠 내에 적합성을 보장하기 위해 정기적인 유지 관리가 필요합니다.

테스트 보고

많은 자동화 테스트 도구는 보고 기능을 제공하지 못하거나(대부분 오픈 소스임) 정보가 적고 포괄적인 통찰력 분석을 제공하지 않습니다. 추가 보고 기능을 추가하려면 사용자 정의 프로그래밍을 수행하거나 외부 플러그인을 사용해야 합니다.

확장성

자동화된 테스트 모음의 수가 증가함에 따라 자동화 프레임워크는 많은 수의 테스트를 지원하고 테스트 결과를 신속하고 병렬 방식으로 제공할 수 있어야 합니다. 또한 테스트를 원활하게 실행하려면 다양한 장치 및 구성에서 테스트를 실행하도록 테스트의 우선 순위를 정해야 합니다.

위의 요구 사항을 충족하기 위해 적절한 자동화 테스트 도구를 선택하는 것이 매우 어렵다는 것을 알 수 있습니다. 그래서 AI가 적절한 도움을 줄 수 있을지 고민했습니다.

미래 지향적인 AI 자동화 테스트 도구

QA 팀이 어떤 종류의 AI 자동화 테스트 도구를 선택해야 할지 결정하기 전에 이러한 도구가 일반적으로 무엇을 달성할 수 있는지 이해해야 합니다. 여기에 요약하면 다음과 같습니다.

1. 예측적 자가 치유를 수행할 수 있습니다. 즉, 애플리케이션이 반복될 때 테스트 스위트가 자동으로 업데이트됩니다.
2. 지능형 결함 캡처(버그 사냥)를 수행합니다. 즉, AI 기반 테스트 메커니즘을 통해 지능적으로 오류를 발견합니다. 이 메커니즘은 전체 애플리케이션을 크롤링하고, 문제를 감지하고, 수정할 수 있습니다.
3. 예측 자동 확장 및 지속적인 피트니스 기능을 적용하여 애플리케이션 견고성을 강화하세요.
4. 단순한 자동화 테스트뿐만 아니라 다양한 엔드투엔드 테스트를 수행하는 비즈니스 프로세스와 워크플로우도 자동화할 수 있습니다.

QA팀이 주의해야 할 AI 자동화 도구는 다음과 같습니다.

Applitools

• 시각적 UI 테스트 및 모니터링을 위한 신뢰할 수 있는 AI 자동화 도구입니다.
• 시각 인공 지능(Visual AI)을 기반으로 하는 유일한 도구로 기계가 인간의 눈과 뇌를 모방할 수 있도록 하여 인식 기능과 다양한 회귀 기능을 제공합니다.
• Applitool Eyes 도구는 단 한 줄의 코드로 애플리케이션의 전체 화면을 분석할 수 있습니다.
• 테스트 유지관리를 위해 인공지능과 머신러닝을 활용합니다. 비교 알고리즘은 애플리케이션의 변경 사항이 의도적인 것인지 아니면 오류인지를 판단할 수 있습니다.
• 새로운 테스트를 작성하고 학습하는 단계를 줄이고 기존 테스트와 원활하게 통합하여 기존 테스트를 확장합니다.

Testim.io

• Testim은 자동화된 테스트를 작성, 실행 및 유지 관리하고 여러 테스트를 병렬로 실행하여 테스트 생성부터 실행까지의 시간을 줄이는 데 사용할 수 있는 엔드 투 엔드 AI 테스트 도구입니다.
• 그 장점은 주로 기능 테스트와 UI 테스트에 반영됩니다.
• 잦은 변경 및 릴리스로 인해 발생하는 느리고 불안정한 빌드 등 UI의 테스트 문제를 극복합니다.
• 스마트 로케이터는 앱의 변경 사항을 감지하고 필요에 따라 자동화된 테스트를 실행할 수 있습니다.
• CI/CD 도구와의 원활한 통합을 통해 자세한 오류 보고서를 제공하고 실패한 테스트에 대한 근본 원인 분석을 수행하여 다양한 해결 조치를 신속하게 취할 수 있습니다.

Mabl

• 최고의 AI 자동화 테스트 도구로서 CI/CD 전반에 걸쳐 테스트를 생성하고 실행하도록 설계되었습니다.
• Mabl의 Google Chrome 확장 프로그램은 개발자가 스크립트 없는 테스트를 만들어 Firefox에서 테스트를 만들고 실행할 수 있도록 도와줍니다.
• 자가 복구 및 시각적 테스트 기능을 갖춘 클라우드 기반 도구입니다.
• Mabl은 기계 학습 알고리즘을 사용하여 코드의 문제나 위협을 감지하고 테스트 실행을 개선합니다.

Parasoft SOAtest

• API와 웹 서비스를 통합하는 AI 자동화 도구로 API 테스트, WebUI 통합, 모바일 테스트, 로드 테스트, 성능 및 API 보안 테스트를 포함한 다양한 엔드투엔드 기능을 제공합니다.
• 직관적인 인터페이스는 다양한 API, 로드, 성능 및 보안 관련 주요 문제에 대한 테스트를 자동화합니다.
• 변경 사항과 그 영향에 대한 지속적인 분석을 제공하여 테스트의 다양한 유지 관리 작업을 단순화합니다.
• 테스트 기술은 추가 데이터 모델링, 마스킹 및 생성을 위한 실제 테스트 데이터를 제공할 수 있습니다.
• 지속적인 테스트를 위해 브라우저에서 직접 다중 패스 테스트 실행을 쉽게 조정하세요.

TestProject

• 이 AI 테스트 도구는 테스트 설정, 유지 관리, 서버 및 드라이버 연결 문제를 줄여 테스트 작업을 단순화합니다.
• 자동 비서, AI 자가 치유, 적응형 대기 기능이 내장되어 있습니다.
• 오픈 소스 SDK인 Selenium API와 호환되는 AI 지원 코드 없는 테스트 레코더가 함께 제공됩니다.
• 추가 라이브러리, 특수 테스트 보고서, 대시보드 및 CI/CD 파이프라인과의 통합도 함께 제공됩니다.

AccelQ

• 클라우드 기반의 코드리스 AI 자동화 테스트 도구로 WebUI, API, 데스크톱 및 모바일 플랫폼 자동화에 중점을 둡니다.
• 자연스러운 영어 프로그래밍, 스마트 요소 브라우저, 자동 테스트 생성 및 자가 치유 기능이 함께 제공됩니다.
• 인기 있는 DevOps 도구 체인과 잘 통합되어 전체 QA 수명 주기에 대한 통합 보기를 제공합니다.
• 테스트 시나리오 개발과 테스트 커버리지 모델 UI 및 데이터 흐름 극대화를 위한 예측 및 경로 분석을 제공합니다. 그중 오픈 소스 정렬은 이 도구의 또 다른 특징입니다.

Functionize

• 이 도구는 AI 테스트 도구의 선언적 범주에 속합니다. 클라우드 기반의 자동화된 테스트 도구로서 기계 학습과 인공 지능을 사용하여 테스트를 생성, 검증 및 유지 관리합니다.
• AI 기반 스마트 에이전트는 자연어를 사용하여 빠르게 테스트를 생성하고 영어 기반 프로세스를 처리할 수 있습니다.
• SmartFix 기능을 사용하면 UI 변경 및 테스트 실패를 쉽게 감지할 수 있습니다.

TestCraft

• 회귀 및 지속적인 자동화 테스트를 위한 AI 기반 테스트 도구입니다.
• 기계 학습 알고리즘을 사용하여 애플리케이션 변경 중에 다양한 웹 요소를 올바르게 식별합니다.
• 이를 통해 테스터는 Selenium 기반 자동화된 테스트를 직관적으로 생성하고 여러 브라우저와 플랫폼에서 이러한 테스트를 실행할 수 있습니다.
• On-the-Fly 모드를 사용하면 테스트 시나리오 외부에서 테스트 모델을 생성할 수 있으므로 테스트 단계를 더 쉽게 재사용할 수 있습니다.
• 특정 자기 치유 능력이 있습니다.

요약

요즘 AI는 이미 소프트웨어 테스팅 분야에도 진출했습니다. 다양한 AI 테스트 도구에는 이미 기존 자동화 테스트로는 처리할 수 없는 머신러닝 및 딥러닝 기능이 있습니다. 아직 수동 테스트를 완전히 대체할 수는 없지만 이미 기존 자동화 테스트 요구 사항과 프로세스를 보완하고 가속화할 수 있습니다.

번역자 소개

51CTO 커뮤니티 편집자인 Julian Chen은 IT 프로젝트 구현 분야에서 10년 이상의 경험을 갖고 있으며, 내부 및 외부 자원과 위험을 관리 및 제어하는 ​​데 능숙하며 네트워크 및 정보 보안 지식과 경험을 전파하는 데 중점을 둡니다. ; 블로그 활동을 계속합니다. 우리는 종종 온라인과 오프라인에서 정보 보안 교육과 교육을 실시합니다.

원제: ​​미래를 위한 최고로 강력한 AI 테스트 자동화 도구​​​, 저자: Priyanka Charak 사용자 아바타​

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